使用Power BI应摆脱单张表的思维，不建议在一张大宽表的基础上分析，最好先建立数据模型，而一个优秀的数据模型离不开合适的维度表。维度也就是分析的角度，比如从日期的角度分析，模型中最好有个日期维度表；从产品角度分析，模型中应该有个产品维度表。建立维度表的好处是，可以对每个维度单独控制，按业务需求进行分组筛选，这样才可以更方便更灵活地实现各种动态分析。如果源数据只有一个大而平的明细表，并没有各种维度表，那么在分析之前，最好先构造维度表，以下面这个简单的明细表为例：这个明细表中有日期、产品、部门和业务员字段，如果需要从这些角度对销售情况进行分析，就要建相应的维度表，下面来看看利用DAX生成维度表的几种方式。对于产品维度表，就可以利用VALUES函数从明细表中，提取产品名称的不重复列表来实现。
产品表 = VALUES('明细表'[产品名称])
如果有部分维度之间是有对应关系的，那么就不要分开为多个独立的维度表，而应该整合为一个维度表。比如上表中的部门和业务员字段，所属部门只算是业务员的一个属性，不用单独作为一张维度表，应把这两个字段整合到一个业务员维度表中。从表中提取多列作为维度表可以用SUMMARIZE函数来实现。
关于SUMMARIZE函数的用法可参考：SUMMARIZE：值得你花30分钟来了解的函数！
从多个表提取列作为维度表 如果有两个明细表，除了上面的明细表，还有个明细表2，分别有一部分明细数据：并且两个明细表中的产品并不是完全重叠，需要从这两个表中提取产品维度放在一起，才是一个完整的产品表，那么就可以这样建产品表：
产品表 = DISTINCT( UNION( VALUES('明细表'[产品名称]), VALUES('明细表2'[产品名称]) ) )
这个公式的逻辑是，先用VALUES函数分别提取两个明细表的产品名称，然后用UNION函数将它们合并起来，最后利用DISTINCT函数进行去重，就得到了一个完整不重复的产品列表。其实对于这样的两个格式完全一样的明细表，建议在PowerQuery中追加合并为一张表，这样就可以按照上面第一种方式来提取维度表，合并以后的表对于之后的分析也会更加方便。对于上面的日期，可以像生成产品表一样，用VALUES函数提取日期的不重复列表，不过一般不会仅仅在日的粒度上分析，经常还需要按年、月等粒度进行分析，就需要在这个维度表中补充年、月相关的字段。在表中添加列可以用ADDCOLUMNS函数，以上面明细数据为例，从里面提取日期并添加年月字段为例，可以这样来建表：
日期表 = ADDCOLUMNS( VALUES('明细表'[日期]), "年度",YEAR([日期]), "月份",FORMAT([日期],"OOOO","zh-cn") )
不过在实际分析时，对于日期表，不建议用这种方式建，数据表中的日期不能保证是全年连续并且无断点，为了让时间智能函数能正确计算，建议直接生成一个规范的日期表，而不是通过明细表来提取，你可以直接利用这篇文章中的DAX公式来生成日期表： 上面就是几种维度表的提取方式，主要灵活运用VALUES、SUMMARIZE、UNION、DISTINCT、ADDCOLUMNS等表函数，根据需要来生成各种维度的不重复列表。
|
